原理_Truncate不会逐个清除用户数据块上的数据，而仅仅重置数据字典和元数据块上的元数据（如存储断头和扩展段图）。__也就是说，此时，基本数据表并未破坏，而是被系统回收，等待被重新分配—因此，要恢复被truncate的数据，需要及时备份所在的数据文件。_实验工具Fy\_R

首先要明白索引（index）是在存储引擎（storageengine）层面实现的，而不是在server层面。不是所有的存储引擎支持有的索引类型。1、BTREE最常见的索引类型，他的思想是所有的值（被索引的列）都是被排过序的，每个叶节点到根节点的距离是相等的，所以适合用来找某一范围内的数据，而且可以直接支持排序（orderby）支持innoDB和MyIS

  我们前面讲过list、deque、堆、字典树等高性能计算的技巧，这一节我们来整理一下Python中常用操作的时间复杂度。本文中的N表示容器的元素数量，K表示参数中元素的数量或参数的值。listlst  list(range(10,20))l1  list(range(100,105))操作时间复杂度描述

业务需求：缓存页面，展示需要缓存的所有对象，每类对象在字典表中有编码对应，点击某个对象可以缓存某类对象，每类对象都有自己的缓存runner（弱弱的说一句，本人看到这里的第一反应就是ifelse,捂脸中。。。。。。。。。。。）方法：经经理指导，使用BeanPostProcessor接口逻辑：自定义一个标签，spring实例化所有bean之后，取出每个

附属脚本，说白了就是下标，就是类似数组(Array)的someArray\index\或字典(Dictionary)的someDictionary\key\这种用法。Swfit把这种功能开放了出来，使得我们自定义的类、结构体、枚举也能有这样的功能。这种特性可以让我们非常方便的来访问某些变量。接下里我们举个例子来说明它的用法。class

一：二级缓存简介为什么需要缓存：　　　　　　查询大量数据时更快，拉高程序的性能什么样的数据需要缓存：　　　　　　很少被修改或根本不改的数据数据字典业务场景比如：耗时较高的统计分析sql、电话账单查询sql等关系型数据库：数据与数据之间存在关系（联系）的数据库mysql/Oracle

问题：Redis中哈希对象有两种编码方式，分别是ziplist、hashtable方式。哈希对象，总得体现哈希算法，使得基本操作达到O(1)的效率。hashtable编码方式使用字典，也即是Java中hashMap的方式，这个我可以理解。但是，ziplist方式所有元素都是紧挨的，它是怎么实现hash，并使得查询等操作有O(1)的时间效率的呢？让我们

大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python群【洋洋】问了一个Python基础的问题，这里拿出来给大家分享下。二、实现过程这里【kim】给出了代码，如下所示：的确满足了粉丝的需求。很多人应该和我一样，想到的是zip吧。zip完全可以，可是他说要for，所

大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下：原始数据：pythontempdict()temp这里他自己给了一个思路，使用pd.DataFrame(之后再进行转置一下即可。得到如下预期

一、简介和应用哈希表（HashTable）是一种高效的数据结构，通过哈希函数将键（Key）映射到存储位置，实现O(1)时间复杂度的查找、插入和删除操作。它广泛应用于缓存系统、数据库索引、字典查询等场景。例如，在编程中需要快速根据用户ID查找信息时，哈希表能